1. 잘한 것 

- 강의와 과제를 밀리지 않고 마무리 했습니다.

- 알고리즘 공부를 지속하고 있습니다.

- 파운데이션 모델에 대한 논문 읽기를 시작했습니다. 

2. 부족한 것

- 주간에 매일 그날 배운 내용을 간단히 정리하려고 했는데, 내용이 너무 많아 정리의 우선순위를 정하지 못했습니다.  

3. 배운 것

- Multimodal :

📖 CLIP, Vision Language Model (Flamingo, LLaVA)

- Generative Models  :

📖 VAE, DDPM, Latent Diffusion, Prompt-to-Prompt Image editing, InstructPix2Pix, Marigold

- 3D : 

📖 NeRF, 3D Gaussian Splatting, DreamFusion

4. 시도할 것

- 주말에는 ViT에 대해 이해하기 위해 공부할 예정입니다.

- 이번 주에 배운 내용 중 기본이 될 내용(CLIP, Flamingo, LLaVA, Latent Diffusion) 위주로 정리할 예정입니다.  

- 프로젝트 준비를 위해 필요한 내용을 생각해보고, 부족한 부분을 찾아서 공부할 생각입니다. 

1. 잘한 것

- 재밌어 보이는 논문 하나를 읽고, 피어세션에서 공유했습니다. 

- 강의와 과제를 밀리지 않고 마무리 했습니다.

- 알고리즘 공부를 지속하고 있습니다. 

2. 부족한 것

- 시간 배분을 통한 적절한 학습 배분 계획을 이행하지 못했습니다.

- 생활패턴이 흐트러지면서 낮 시간대에 공부에 집중하지 못한 적이 있습니다. 

3. 배운 것

- Git 특강 : https://seanpark11.tistory.com/118

📖 Git의 동작 원리(헤드, 메인, 브랜치, 원격 저장소), VS Code 사용법, 협업 기능 (repository 생성, commit, push, pull , pull request, conflict 해결), 디버깅 방법 

- CV 기초 모델 :

📖 AlexNet, VGGNet, ResNet, ViT, MAE, DINO

- 데이터 증강  :

📖 torchvision, 파이프라인 구축(Compose)

- 모델 시각화 : 

📖 Class visualization, Class Activation Mapping, Self-attention layer visualization

- Segmentation & Detection : 

📖 Class visualization, Class Activation Mapping, Self-attention layer visualization

4. 시도할 것

- CNN 구조를 한번 제대로 공부할 필요성을 느껴서 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』에서 해당 파트를 주말에 공부해보려고 합니다.

- 프로젝트 준비를 위해 필요한 내용을 생각해보고, 부족한 부분을 찾아서 공부할 생각입니다. 

1. 잘한 것

- 정규 커리큘럼의 강의, 퀴즈, 과제 모두 제 시간에 완료했습니다.

- 멘토링, 마스터 클래스 등에서 들은 내용 기록을 했고, 기록 공유를 통해 타인에게 도움될 수 있도록 했습니다. 

- 멘토링 시간에 질문을 했습니다.

- 코딩테스트 책을 주문해서 이번 주 분량을 모두 완료했습니다.

2. 부족한 것

- 역시나 블로그 글 정리에 제때 완료하지 못했습니다. (아마도 배운 내용을 나만의 언어로 바꾸면서 뒤에 내용까지 조합하는데 시간이 많이 소요됩니다. 하루에 시간을 잘 쪼개서 계획적으로 수행해볼 계획입니다.)

- 

3. 배운 것

- Matplotlib 기본 구조 이해

📖 객체지향 프로그래밍(fig, ax), 그래프의 구조(tick, spines), 색상(Palette, Theme) 

- Matplotlib으로 다양한 차트 그리기 

📖.plot( https://seanpark11.tistory.com/112), .bar(https://seanpark11.tistory.com/115), .scatter(https://seanpark11.tistory.com/113)

➡️배운 내용은 시작이고 좋은 사례들을 살펴보면서 연습해보는 것이 필요할 것 같습니다. 

https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html

https://python-graph-gallery.com/

- Image 데이터 전처리

📖 라이브러리(torchvision, keras_cv, albumenation)와 기능(Color Jitter, Flip. Crop, )

➡️

- Matplotlib 테크닉 : https://seanpark11.tistory.com/116

📖 Grid (원하는 기준 - 직선, 거리 등에 따라 자체적으로 만들 수 있음), 보조선(axvline, axhline)과 면(axvspan, axhspan)

4. 시도할 것

- 재밌어 보이는 논문 하나를 읽고, 다음 주 피어세션에 공유하면서 동기부여를 해볼 계획입니다. 

- 하루에 할 수 있는 분량을 정해서 적절하게 시간을 배분할 수 있도록 해서 매일 학습분량을 채울 계획입니다.

(예 : 오전 - 강의 / 오후 - 학습내용 정리 2h, 코딩테스트 2h, 피어세션 1h + 기타 1h)

- 다음 주 계획을 세워서 팀원 모두가 알차게 한주를 보낼 수 있도록 모더레이터로 역할을 수행해보려고 합니다. 

1. 잘한 것

- 월요일 오전 일찍 나오는 1주간 커리큘럼을 확인하고, 주간 학습계획을 세워서 정규 커리큘럼 강의, 퀴즈, 과제 모두 제시간 완료했습니다.

- 과제를 진행하면서 프레임워크(PyTorch) 사용하지 않고 구현하는 과제를 수행하면서 부족했다고 느껴진 부분을 채우기 위해 「밑바닥부터 시작하는 딥러닝」 책을 구매하고, 강의에서 이해하지 못한 부분을 이해하기 위해 활용했습니다. (+ 「핸즈온 머신러닝」)

- 멘토링, 마스터클래스에 집중하고 내용의 기억력을 높이기 위해 기록하기 시작했습니다. 

2. 부족한 것

- 슬랙에 질문 / 답변 1회 이상 시도를 하겠다고 다짐했으나 지키지 못했습니다.

- 이번에도 심화과제를 수행하기엔 부족한 것 같습니다.

- 주간 학습계획을 세우긴 했지만, 학습기록까지 다 하지는 못했습니다. 

3. 배운 것

- Machine Learning Life Cycle : https://seanpark11.tistory.com/109

📖 모델 기반 학습, 손실함수, 최적화, torch.nn

- Linear Regression : https://seanpark11.tistory.com/110

📖 optim.SGD, nn.MSELoss, epoch

- Linear Classifier : https://seanpark11.tistory.com/111

📖 Cross Entropy, Softmax 

- Neural Network 

📖 역전파, 가중치 초기화, 학습률 조정

- Transformer 

📖Attention 아이디어(인코더, 디코더), 트랜스포머의 활용(BERT, ViT)

4. 시도할 것

- 슬랙에 질문 / 답변 1회 이상 남길 수 있도록 공부하겠습니다.

- Tensorboard 사용법을 익히겠습니다. (https://tutorials.pytorch.kr/recipes/recipes/tensorboard_with_pytorch.html)

- 주말에는 우선 완료하지 못한 기록을 마무리하고, 부스트코스 내용을 추가적으로 들으면서 부족한 부분을 채우려고 합니다. 

1.  잘한 것

- 정규 커리큘럼의 강의, 퀴즈, 과제는 모두 제시간에 완료했습니다.

- (아마도) 첫번째 주를 보내면서 부스트캠프 일정과 도구들(슬랙, 부스트캠프, 블로그, 노션 등)에 익숙해지고 있습니다. 

2. 부족한 것

- 심화과제 수행 + Office hour 의 내용을 이해하기엔 아직 지식이 부족함을 느꼈습니다. 

➡️ 시간이 지남에 따라 해결해줄 문제라고 믿고 있습니다.

- 참여하는 멘토, 조교, 마스터 등의 조력자들을 충분히 활용하지는 못 했습니다.

➡️ 모든 것에 익숙해지느라 시간이 부족했던 것 같습니다. 

- 주간학습기록, 회고를 미루다보니 충분히 기록하지는 못했습니다. 

➡️ 일정에 익숙해진만큼 주기적으로 기록할 예정입니다. 

3. 배운 것

- PyTorch를 통해 텐서를 생성하기 : https://seanpark11.tistory.com/103

📖 tensor, dtype, device, shape

- PyTorch를 통해 https://seanpark11.tistory.com/104

📖 view, reshape, flatten, squeeze, unsqueeze, transpose, stack, cat, expand, repeat

➡️ 텐서를 자유자재로 다룰 수 있을때까지 연습 

- Colab 환경에서 Kaggle에 접근 : https://seanpark11.tistory.com/105

📖 Kaggle API Token, !kaggle datasets list, donwload, !unzip

➡️ 나중에 Kaggle 도전할 때 직접 데이터를 다운로드 받지 않고 활용 가능

4. 시도할 것 

- 일정에 익숙해지고, 온전히 학습에 시간을 할당할 수 있는 2주차가 다가오는 만큼 계획을 세우고 이행할 예정입니다.

- 슬랙에 질문 / 답변 1회 이상 시도해보려고 합니다.

- 이번 주에 완료하지 못한 학습 내용(PyTorch 연산, Linear Regression, Binary Classifier)을 완료하겠습니다.